本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。
一、概念
一个采用RESTFUL API标准的,分布式,高扩展性和高可用性的实时数据分析的全文搜索工具。
高扩展性：添加节点非常简单，新的节点无需做复杂的配置，接入elasticsearch的集群，自动被发现。
高可用性：elasticsearch是分布式的，每个分片都有备份，所有down一两个节点是不会出现任何问题
实时搜索：索引一个文档到这个文档被搜索到，只有一个轻微的延迟（通常是1s）
集群（cluster）
一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有你整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。一个集群由一个唯一的名字标识，这个名字默认就是“elasticsearch”。这个名字是重要的，因为一个节点只能通过指定某个集群的名字，来加入这个集群。 节点（node）
一个节点是你集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储你的数据，参与集群的索引和搜索功能。和集群类似，一个节点也是由一个名字来标识的，这个名字会在启动的时候赋予节点。这个名字对于管理工作来说挺重要的，因为在这个管理过程中，你会去确定网络中的哪些服务器对应于Elasticsearch集群中的哪些节点。一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下，每个节点都会被安排加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中，这意味着，如果你在你的网络中启动了若干个节点，并假定它们能够相互发现彼此，它们将会自动地形成并加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中。在一个集群里，只要你想，可以拥有任意多个节点。而且，如果当前你的网络中没有运行任何Elasticsearch节点，这时启动一个节点，会默认创建并加入一个叫做“elasticsearch”的集群。
- 客户端节点
当主节点和数据节点配置都设置为false的时候，该节点只能处理路由请求，处理搜索，分发索引操作等，从本质上来说该客户节点表现为智能负载平衡器。独立的客户端节点在一个比较大的集群中是非常有用的，他协调主节点和数据节点，客户端节点加入集群可以得到集群的状态，根据集群的状态可以直接路由请求。
- 数据节点
数据节点主要是存储索引数据的节点，主要对文档进行增删改查操作，聚合操作等。数据节点对cpu，内存，io要求较高， 在优化的时候需要监控数据节点的状态，当资源不够的时候，需要在集群中添加新的节点。
- 主节点
主资格节点的主要职责是和集群操作相关的内容，如创建或删除索引，跟踪哪些节点是群集的一部分，并决定哪些分片分配给相关的节点。稳定的主节点对集群的健康是非常重要的，默认情况下任何一个集群中的节点都有可能被选为主节点，索引数据和搜索查询等操作会占用大量的cpu，内存，io资源，为了确保一个集群的稳定，分离主节点和数据节点是一个比较好的选择
- 建议
在一个生产集群中我们可以对这些节点的职责进行划分，建议集群中设置3台以上的节点作为master节点，这些节点只负责成为主节点，维护整个集群的状态。再根据数据量设置一批data节点，这些节点只负责存储数据，后期提供建立索引和查询索引的服务，这样的话如果用户请求比较频繁，这些节点的压力也会比较大，所以在集群中建议再设置一批client节点(node.master: false node.data: false)，这些节点只负责处理用户请求，实现请求转发，负载均衡等功能
节点对等：
分片和复制（shards & replicas）
一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。
为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。
分片之所以重要，主要有两方面的原因： 允许你水平分割/扩展你的内容容量
允许你在分片（潜在地，位于多个节点上）之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量
至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由Elasticsearch管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的。
在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了，这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫复制。
复制之所以重要，有两个主要原因：
在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。
扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的复制上并行运行
总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次（意思是没有复制）或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制的数量，但是你事后不能改变分片的数量。 默认情况下，Elasticsearch中的每个索引被分片5个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有10个分片。
Elasticsearch 架构
第一层 —— Gateway：即Elasticsearch支持的索引数据的存储格式，当Elasticsearch关闭再启动的时候，它就会从这个gateway里面读取索引数据；支持的格式有：本地的Local FileSystem、分布式的Shared FileSystem、Hadoop的文件系统HDFS、Amazon（亚马逊）的S3。
第二层 —— Lucene框架：Elasticsearch基于Lucene（基于Java开发）框架。
第三层 —— Elasticsearch数据的加工处理方式：Index Module（创建Index模块）、Search Module（搜索模块）、Mapping（映射）、River（运行在Elasticsearch集群内部的一个插件，主要用来从外部获取获取异构数据，然后在Elasticsearch里创建索引；常见的插件有RabbitMQ River、Twitter River）。
第四层 —— Elasticsearch发现机制、脚本：Discovery 是Elasticsearch自动发现节点的机制；Zen是用来实现节点自动发现、Master节点选举用；（Elasticsearch是基于P2P的系统，它首先通过广播的机制寻找存在的节点，然后再通过多播协议来进行节点间的通信，同时也支持点对点的交互）。Scripting 是脚本执行功能，有这个功能能很方便对查询出来的数据进行加工处理。3rd Plugins 表示Elasticsearch支持安装很多第三方的插件，例如elasticsearch-ik分词插件、elasticsearch-sql sql插件。
第五层 —— Elasticsearch和客户端的交互方式：有Thrift、Memcached、Http三种协议，默认的是用Http协议传输，jmx是监控实现
第六层 —— Elasticsearch的API支持模式：RESTFul Style API风格的API接口标准是当下十分流行的。ElasticSearch由Transport负责通信，基于TCP通信采用Netty实现 rest接口（get、post、put、delete）
Elasticsearch提供了非常全面和强大的REST API，利用这个REST API你可以同你的集群交互。利用这个API，可以做的几件事情：
检查你的集群、节点和索引的健康状态、和各种统计信息
管理你的集群、节点、索引数据和元数据
对你的索引进行CRUD（创建、读取、更新和删除）操作
执行高级的查询操作，像是分页、排序、过滤、聚合（aggregations）和许多其它操作
二、elasticsearch linux安装
1、jdk版本，至少1.8，推荐：1.8.0_131
2、使用tar方式安装
3、下载Elasticsearch 6.2.4 tar
curl -L -O artifacts.elastic.co/downloads/e…
4、解压缩文件
tar -xvf elasticsearch-6.2.4.tar.gz
5、进入bin目录
cd elasticsearch-6.2.4/bin
6、启动一个单一节点的集群
./elasticsearch
- 查看是否启动成功
curl 127.0.0.1:9200
三、elasticsearch常用工具
- Head插件
2、Kibana工具
除了支持各种数据的可视化之外，最重要的是：支持Dev Tool进行RESTFUL API增删改查操作。
——比Postman工具和curl都方便很多。
